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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于神经网络的图像加速装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121481826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610012989.0，技术领域涉及：G06T1/40；该发明授权基于神经网络的图像加速装置是由陆辰宇;王丽杰设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的图像加速装置在说明书摘要公布了：本发明涉及FPGA硬件加速与神经网络计算技术领域，具体是基于神经网络的图像加速系统。本方案构建了由多DMA控制器与模块化硬件算子组成的加速架构。算子采用统一接口与乒乓缓冲设计，由寄存器单元依指令调度。通过将反量化、卷积、加法、再量化融合为单一整数计算，并利用预计算查表法实现高效量化推理，显著降低了计算延迟与资源开销。通过量化融合与并行计算架构大幅提升吞吐量。硬件资源消耗显著降低，适用于低功耗边缘场景。模块化设计支持网络结构灵活配置，在保证精度的同时满足高实时性检测需求。

本发明授权基于神经网络的图像加速装置在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的图像加速装置，其特征在于，包括： 计算模块，用于执行低比特量化的神经网络模型的向前推理计算；计算模块包括多个硬件算子单元和一寄存器控制单元，所述寄存器控制单元接收并解析上位机的控制指令并动态调度多个硬件算子单元的执行顺序，向多个硬件算子单元分发启动信号、地址信息与计算参数；每个硬件算子单元用于执行神经网络模型中的一种特定类型的计算操作； 数据链路模块，包括多个DMA控制器，用于通过总线接口协议与外部DDR存储器进行数据交互，DMA控制器包括用于与上位机通信的第一DMA、用于指令交互的第二DMA、用于向外部DDR存储器写入数据的第三DMA和用于从外部DDR存储器读取数据的第四DMA； 所述计算模块执行单一的整数计算流程基于如下融合量化公式实现： ； 其中，，，分别为输入特征图数据、量化权重和输出的量化特征图数据，K为由量化因子导出的常数，BiasTerm为将偏置和零点校正项预先计算得到的常数项； 所述硬件算子单元内部设有一块利用FPGA的BlockRAM资源实现的查找表，预先存储有与权重的所有可能取值对应的BiasTerm值；在计算时，所述硬件算子单元以当前权重作为读地址输入该查找表，直接读出对应的BiasTerm值用于乘积累加运算。

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